타이어 핵심인 컴파운드(고무 반제품) 조합 도출에 AI 접목
카이스트·AWS와 손잡고 개발

‘타이어와 인공지능(AI)’
어찌보면 어울릴 것 같지 않은 두 단어가 만났다. 한국타이어가 최적의 타이어 컴파운드 조합을 찾기 위해 AI를 활용한 것. 컴파운드(Compound)는 타이어의 주원료인 고무 반제품을 말한다. 타이어의 핵심으로 차량 주행에 절대적 영향을 미친다.

한국타이어의 AI기법을 적용한 컴파운드가 주목을 받고 있다. 정확히는 컴파운드의 물성 예측모델 ‘VCD(Virtual Compound Design) 시스템’을 개발했다. 클라우드 플랫폼 내에 현실 속 사물의 쌍둥이인 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’을 만들었다. 가상 시뮬레이션으로 도출된 결과를 현실에 반영하는 과정을 반복, 결과값을 찾아가는 방식으로 개발기간을 단축한다.

개발은 한국타이어 모회사인 한국테크놀로지그룹이 2019년 카이스트(KAIST)와 미래기술 연구 협약을 맺고 VCD 시스템을 개발했다.

시스템 만족도는 높다. 데이터 분석 정확도는 95% 이상이라고 회사측은 소개했다. 이 정도는 컴파운드 개발 소요 시간을 50% 가량 단축한다. 통상 컴파운드 개발에는 6개월에서 3년 이상의 시간이 필요하다.

막대한 데이터 처리와 머신러닝 등 신기술 적용을 위해 한국타이어는 아마존웹서비스(AWS)와 손 잡았다. 양사는 협약을 통해 컴파운드 개발 시 발생하는 데이터 수집과 분석에 AWS의 클라우드 플랫폼을 활용키로 결정했다.

한국타이어 관계자는 "물성 예측 테스트뿐만 아니라 앞으로 재료 선별, 설계, 실차 테스트, 생산 및 양산에 이르는 타이어 개발 전 과정으로 AI기술을 확산시킬 계획"이라며 "개발 분야에 한정 짓지 않고 재료 수급, 디자인, 연구개발, 시험, 생산, 유통(SCM) 등 타이어 산업 생태계 전반에서 축적된 데이터를 기반으로 한 혁신 기술의 도입에 박차를 가하겠다"고 소개했다.

타이어 회사 극비 ‘컴파운드’

컴파운드 조합은 타이어 성능에 지대한 영향을 미친다. 경험과 노하우, 지난한 실험으로 찾아냈다. 흔히 타이어를 단단하고 둥근 고무덩어리로 생각하지만, 컴파운드라는 이름에서 알수 있듯 타이어를 만들 때 단순히 고무만 들어가는 것은 아니다.

타이어 컴파운드는 일반적으로 15종류 이상의 원료를 혼합해 만든다. 천연고무, 합성고무 등 고무소재 외에도 카본블랙, 실리카 등의 주재료를 포함해 여러 가지 원료들을 사용 목적과 조합법에 맞춰 혼합한다.

컴파운드에 들어가는 각 원료의 배합비율은 타이어의 각 구성요소, 타이어별 성향 등에 따라 달라진다. 재료가 확보되면 사용 목적에 따라 재료 배합 및 첨가제 종류 등을 결정한다. 이때 컴파운드의 다양한 기능에 대해 완벽하게 파악하고 최적의 상태로 결합할 수 있도록 복합적으로 고려한 뒤 설계가 이뤄진다. 실제 제조 단계에서는 원재료의 배합 순서, 온도, 압력, 시간 등 다양한 변수를 모두 고려해야 한다.

컴파운드를 개발하기 위해서는 점탄성, 인장 등 물성의 최적값을 알아내기 위한 실험을 여러차례 거쳐야 한다. 문제는 여기에 투입되는 비용과 시간이다. 실제 연간 진행 가능한 테스트는 수차례에 불과하다는 것이 타이어 업계 설명이다. 수천종에 달하는 컴파운드의 데이터를 모두 확보하기란 현실적으로 어려운 일이다.